Model Evaluation

evaluation-methodology 스킬은 Model Evaluation을 위한 PluginEval 점수 체계를 설명합니다. 평가 레이어, 루브릭, 종합 점수 산정, 배지 기준점은 물론, 결과를 해석하고 취약한 평가 차원을 개선하는 실무적인 방법까지 다룹니다.

llm-evaluation 스킬을 사용하면 메트릭, 사람 검토, 벤치마킹, 회귀 점검을 바탕으로 LLM 앱, 프롬프트, RAG 시스템, 모델 변경에 대한 반복 가능한 평가 계획을 설계할 수 있습니다.

ml-pipeline-workflow는 데이터 준비, 학습, 검증, 배포, 모니터링까지 아우르는 엔드투엔드 MLOps 파이프라인을 설계할 때 참고하기 좋은 실무형 가이드입니다. 반복 가능한 워크플로 자동화를 위한 오케스트레이션 패턴도 함께 다룹니다.